PyTorch分布式模型并行是一种利用多台机器上的多个GPU进行模型训练的技术，以提高训练速度和扩展性。以下是使用PyTorch实现分布式模型并行的基本步骤：
初始化进程组： 在每个进程中，使用torch.distributed.init_process_group函数初始化进程组。这个函数需要指定通信后端（如nccl、gloo或mpi）和进程ID等信息。
import torch import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def setup(rank, world_size): dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size) def cleanup(): dist.destroy_process_group() def demo_basic(rank, world_size): setup(rank, world_size) model = ... # 创建模型 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 训练代码 cleanup() if __name__ == "__main__": world_size = 4 torch.multiprocessing.spawn(demo_basic, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True) 定义模型： 创建一个模型，并使用DistributedDataParallel（DDP）包装模型。DDP会自动处理模型的梯度聚合和通信。
数据并行： 使用DistributedSampler来确保每个进程处理不同的数据子集，以避免数据重复和通信瓶颈。
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler class MyDataset(Dataset): def __init__(self): self.data = ... # 数据加载 def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] dataset = MyDataset() sampler = DistributedSampler(dataset, num_replicas=world_size, rank=rank) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler) 训练循环： 在每个进程中，使用DDP包装的模型进行训练。
for data, target in dataloader: data, target = data.to(rank), target.to(rank) output = ddp_model(data) loss = ... # 计算损失 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 清理： 在训练结束后，调用cleanup函数销毁进程组。
通过以上步骤，你可以使用PyTorch实现分布式模型并行，从而加速大型模型的训练过程。
